机构名称：
¥ 1.0
涉及移动临时传感器代理的群技术应用程序越来越多地扩展到多个军事问题领域，例如战术智能，监视，目标获取和侦察（ISTAR）。在Istar中，由半自主传感器组成的团队合作实现了收集任务和执行，以弥合信息需求和信息收集之间的差距，以保持持久的情境意识。最新的贡献在很大程度上暴露了多维问题的复杂性。突出显示有限的板载传感器平台资源能力和能源预算，他们经常采用临时规定的传感器行为，从而导致过度保守的连接限制，偏见的决策和/或融合解决方案结构。这些可能会任意传达巨大的机会成本，并有害影响整体绩效。提出了一种创新的方法来处理移动临时传感器网络/群集收集任务问题，但要遵守有限的处理能力和有限的能源预算，以进行数据传播/通信路由。在有限的车载电源注意事项的驱动下，收集计划是集中式的，并由群体领导者进行了情节介导，而计划执行则分散。收集计划依赖于带有反馈决策模型公式的新开环。它是反复解决在退缩时间范围内最大化收集值的静态决策问题。情节决策由传入的请求，累积收集价值，持续的资源承诺，剩余资源能力和上一个阶段的反馈来调节。该方法结合了一个新的紧凑图表表示和一个合理的近似决策模型，以执行传感器代理路径计划优化，但要定期连接，以实现信息共享，融合，情境意识和动态解剖/计划。提出的最小跨越树沟通方案赋予了群体拓扑意识，并结合主张的连通性约束处理方法提供了理想的灵活性，以显着扩大整体可观察的域；探索更大的解决方案空间；减少能耗；最大化网络范围；并提供预期的收集最终提高情境意识。
一种新的群体收集任务方法，用于持续的情境意识
主要关键词
相关文件推荐
